物聯網(IoT)有著巨大的潛力，幾乎沒有哪項技術能與其相媲美，并且它幾乎在每一個領域都釋放出了新的機遇和創新。因此，全球企業正在安裝比以往更多的傳感器，以利用物聯網的發展潛力。

但如果沒有適當的數據管理策略，這些傳感器的實施可能會適得其反。企業可能會發現自己的服務器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也沒有獲得多少回報。

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物聯網工作的主要障礙

物聯網的應用范圍很廣，您可以在智能家居照明系統，以及智能手機的制造流程中找到這項技術的影子，并且，現在幾乎每個行業都在某種程度上依賴它。

但無論我們關注哪種物聯網應用，它們幾乎都面臨著四個共同問題：

1. 安全

當涉及物聯網時，安全和隱私是首要考慮因素。數據是物聯網的生命線，如果沒有數據的收集、傳輸和處理，則物聯網將無法完成任何工作。但是，這種數據交換必須由堅如磐石的安全性來支持。保持所有通信的安全是至關重要的，尤其是涉及到個人數據，如醫療設備收集的數據。

2. 準確性

現在，您可以在任何地方找到物聯網傳感器，但這并不一定意味著您應該把物聯網傳感器放在任何地方。有些地方適合安裝物聯網傳感器，有些則不能。如果您選擇將物聯網傳感器安裝在有問題或惡劣的環境中，則可能會遇到錯誤或無數據的情況——這可能嚴重影響您使用任何算法獲得的結果。

3. 大數據的3V特性

規模化、多樣化和速度是大數據的三個特性。規模化指的是數據量，多樣化是指可用的數據類型眾多。速度是指處理數據的速度。如果您想為數據找到最佳的算法，并為您的問題找到最佳的解決方案，那么注意這些因素是必不可少的。

4. 互聯性

顯然，物聯網最具革命性的能力之一是讓不相連的設備彼此“溝通”。但是，由于每個設備的創建方式不同，因此說起來容易做起來難。例如，您如何讓您的冰箱和您的咖啡機溝通?多個設備之間的交互需要一種通用語言或通信協議來完成。

為什么是機器學習?

正如機器學習的名字所暗示的那樣，它專注于教機器如何學習。機器學習本質上是一種使分析模型構建自動化的數據分析方法。通過以正確的方式向系統提供正確的數據，系統可以從這些數據中學習，識別模式，然后做出決策或采取行動。

這是每個機器學習應用的核心，它可以極大地幫助物聯網的發展。讓我們看一下它的兩種主要實現方式。

1. 自動化數據分析

就在幾年前，無人駕駛汽車還停留在科幻小說階段。如今，得益于物聯網和人工智能方面的進步，這項技術終于得以實現。為了發揮作用，無人駕駛汽車需要傳感器通信和數據分析的精心協調。

當車輛行駛時，傳感器接收數千個數據點。這些數據必須在瞬間處理，以防止事故發生。人類分析師根本無法滿足這些閃電般的需求，因此自動化是實現這一目標的唯一方法。

機器學習為無人駕駛汽車的計算機提供了所需的功能，以過濾大量數據并專注于此時此刻最重要的事情。無論是速度、道路障礙物，還是附近的其他車輛，機器學習都能找到最相關的數據，并在瞬間給出解決方案，讓您能夠安全到達目的地。

2. 無與倫比的預測能力

除了識別當前的障礙之外，機器學習還可以幫助物聯網系統了解更多常規模式。就汽車而言，機器學習可以幫助識別某些操作過程中仍需改進的地方。

例如，假設您在停車入位時遇到麻煩。汽車的計算機可以在多次迭代后學習這種洞察力，然后在這個可怕的停車過程中提供額外指導。這樣以來，狹窄的街道似乎不再那么令人恐懼了。

同樣，物聯網系統中的機器學習還可以檢測異常活動或異常值，并觸發適當措施和危險信號以進行保護。這不僅有助于解決傳統意義上的安全，而且還有助于解決許多通常沒有考慮到的其他問題。

例如，想象一下，如果您辦公室的空調系統過度工作，并因此消耗更多電量。正如谷歌在其暖通空調系統中所展示的那樣，機器學習可以隨著時間推移而逐漸進化，并顯著降低能耗。

總結

通過機器學習，物聯網可以完美地運行。全球各地的組織正在競相利用物聯網的能力，但是，其中許多組織都被我們討論過的一個或多個障礙所困擾。不過，不管您遇到什么問題，都可以通過結合了機器學習技術的方法來解決。

下次當您在物聯網方面遇到問題時，請考慮機器學習，這是讓您物聯網系統更智能的訣竅。